• 한국습지학회지
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• 제16권1호
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• pp.19-32
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• 2014

본 연구에서는 우량계로 측정한 강우량이 실제 지표면에 떨어지는 강우 값에 근접하도록 보정함으로써, 유출해석 및 기타 수문분석에 적용할 경우 신뢰도 높은 결과를 얻는데 목적이 있다. 지상우량계로 관측한 강우량에 대한 바람의 영향을 분석하기 위하여, 표준기상관측소인 추풍령기상대에 설치된 바람막이의 유(有) 무(無)에 따른 우량계와 기준우량계의 자료를 획득하였다. 획득한 강우를 단순선형회귀 모형과 신경망 모형을 이용하여 지상강우를 보정하였으며, $Vflo^{TM}$모형을 이용한 유출모의를 통하여 자료의 신뢰도를 검증하였다. 단순선형회귀 모형을 사용한 보정 강우량은 실제 관측된 강우량보다 5%~18%가 큰 강우량을 나타냈으며, 강우획득에 있어 바람의 영향은 1.6~3.3m/s의 풍속구간에서 가장 큰 것을 확인하였다. 또한 회귀모형에서는 풍속구간 5.5m/s이상일 경우 자료의 개수가 전체자료의 0.7%로 매우 작고, 이상치가 획득됨으로써 회귀모형 적용의 어려움이 있었다. 반면에 신경망 기법을 이용한 지상강우의 보정은 전체적으로 관측 값보다 10~20% 가량 강우가 적게 추정되었다. 통계분석결과, 전체적으로 편차가 크고 평균 강우획득량이 클수록 신경망 모형의 적용성이 높게 나타났으며, 획득한 강우량의 극치값이 크게 나타날수록 선형회귀 모형의 적용성이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과로 신뢰성 높은 강우보정을 위해서는 지역별 강우 특성에 따른 적합한 보정방법을 선택해야 할 것으로 판단되며, 앞으로의 수문해석에 있어 본 논문에서 제시하는 강우 보정방법을 적용함으로써 신뢰도 높은 수문해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1B호
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• pp.47-62
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• 2009

지구가 온난화됨에 따라서 발생되는 기후변화는 증발과 같은 수문순환과정에 직접적인 영향을 주는 것으로 보고된 바 있다(IPCC, 2001). 또한 지역특성에 따른 기후변화가 증발에 미치는 영향을 파악하는 것은 필요하다. 본 연구에서는 지리지형적 특성을 고려하면서, 연별 pan 증발량을 모의하기 위한 6개 증발식들의 적용성을 비교 검토하였다. 이를 위하여, 전국 56개 연구지역을 지리지형적 특성(도시화율, 해안근접성, 지역 평균경사, 수역면적)에 따라서 분류하고, 기존에 제안된 증발식(Penman, Kohler-Nordenson-Fox(KNF), DeBruin-Keijman, Priestley-Taylor, Hargreaves, Rohwer)을 적용하여 pan 증발량과 비교 검토하였다. 또한 Penman 증발식의 풍속함수를 보정하고 보정된 식의 적용성을 검증하였다. 연구결과에서 KNF식은 가장 pan 증발량과 유사한 결과를 보여서 8.72%의 상대오차를 보였고, 그 다음으로 Penman 식은 8.75%의 상대오차를 보였으며, 반면에 질량이동에 근거한 Rohwer 식이 기장 큰 상대오차(33.47%)를 보였다. 그리고 풍속함수와 풍속과의 상관관계가 높게 나타나는 경우 Penman 식의 풍속함수 보정을 통하여 증발량 산정의 정확도를 높일 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권2호
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• pp.131-140
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• 2016

최근 강풍으로 인한 옥외광고물의 파손 및 추락으로 인해 불특정 다수에게 인적 및 물적 피해를 야기하고 있다. 옥외광고물은 사유시설과 공공시설물의 성격을 모두 갖기 때문에 옥외광물로 인한 피해를 저감하는 것은 개인의 노력뿐 아니라 제도 및 규정을 통해서도 이루어져야한다. 이러한 피해는 강풍에 취약한 옥외광고물의 내풍설계 기준의 미비가 가장 큰 요인으로 인식되고 있어 본 연구에서는 옥외광고물의 내풍설계 표준을 제시하였다. 이를 위해 풍속에 영향을 주는 옥외광고물 설치위치의 주변 풍환경이나 높이, 설치위치 등 풍속과 관련한 요소를 반영하였으며, 건축구조기준 2015(안)의 기본풍속도와 풍속보정 절차에 의한 풍하중 산정 과정을 제시하였다. 이 과정에서 공학적 판단이 요구되는 옥외광고물 설치위치 주변의 지표 조도구분 및 지형계수 평가에 대해 정략적으로 적용할 수 있는 기준을 제시하였다. 또한 비전문가 관점에서 적용하기 용이하도록 가능한 단순화된 정량화 절차를 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권11호
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• pp.1121-1130
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• 2009

QuikSCAT 위성의 관측자료를 이용하여 2000년 1월로부터 2008년 12월에 걸쳐 한반도 근해의 풍력자원을 평가 하였다. QuikSCAT 위성은 초단파 scatterometer를 이용하여 해수면 가까이의 풍향과 풍속을 전천후 상태에서 측정한다. 해면으로부터 10 m 높이에서 측정된 풍속을 power law모델을 이용하여 허브 높이에 맞게 외삽 보정하였다. 계산 결과 한반도의 남해와 동해에서 풍력에너지가 상대적으로 우세하다는 것을 알 수 있었다. 풍력 터빈 타워의 설치를 위해 깊은 수심을 피하고 대규모 풍력단지 조성을 위해 남해의 다도해 지역을 피한다면 한반도 서쪽 또는 남서쪽 연안이 대규모 풍력단지 조성에 유리하나 상대적으로 낮은 풍속을 고려한 블레이드 개발을 요한다. 바람 지도를 작성하였으며, 특정 지점에 대한 월별 풍속 변화를 파악하였다. 그리고 풍력에너지 밀도를 이용한 바람장미를 파악하였다.

• 풍력에너지저널
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• 제4권2호
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• pp.34-39
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• 2013

The wind resource assessment for measured wind data over 1 year by using the meteorological mast should be a prerequisite for business feasibility of the wind farm development. Even though the direction of boom mounting the wind vane and anemometer is carefully engineered to escape the interference of wakes generated from the met-mast structures, the shadow effect is not completely avoided due to seasonal winds in the Korean Peninsula. The shadow effect should be properly calibrated because it is able to distort the wind resources. In this study a calibration method is introduced for the measured wind data at Julpo in Jeonbuk Province. Each sectoral terrain conditions along the selected wind direction nearby the met-mast is investigated, and the distorted wind data due to shadow effects can be calibrated effectively. The correction factor is adopted for quantitative calibration by carrying out the WindSim analysis.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.113-113
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• 2018

본 연구는 다목적 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하고자 한다. PSO 알고리즘은 Python을 활용해 다목적 함수를 고려할 수 있도록 새롭게 개발되었다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($366.5km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2017년까지의 일 유량 자료를 이용하여 검보정하였다. 모형을 위한 기상자료는 공도유역 주변 3개 기상관측소(수원, 천안, 이천)의 일별 강수량, 최고 및 최저기온, 평균 풍속, 상대습도 및 일사량을 구축하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), Nash-Sutcliffe 모형효율계수(NSE) 및 IOA(index of agreement) 등을 활용하여, 기존 연구 결과와 PSO 알고리즘을 활용한 결과를 비교 분석하고자 한다. 본 연구에서 개발한 다목적 PSO 알고리즘을 활용한 SWAT모형의 유출 해석은 보다 높은 정확도를 얻을 수 있을 것으로 예상되며, Python으로 개발되어 SWAT모형 이외에도 널리 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2023

물순환 과정의 구성요소 중 하나인 증발산(증발과 증산)은 각종 수자원시설물의 운영관리, 수자원계획 수립, 농업용 시설의 개발 및 운영관리 등에 필요한 매우 중요한 요소이다. 한편, 기후변화 등으로 '14~'19년 장기간 가뭄, '17년 가뭄상황에서도 태풍 '차바'에 의한 국지적 홍수, '20년 역대 최장기간 장마에 의한 대규모 홍수, '22년 태풍 '힌남노' 이후 남부지역 극심한 가뭄 등 가뭄과 홍수가 반복되어 물관리 여건이 매우 어려운 상황이다. 이러한 홍수/가뭄에 효과적으로 대응하기 위해 강우-유출 모형을 사용한다. 신뢰적인 예측결과를 얻기 위해서는 상세하고 정밀한 증발산량 추정이 필요하다. Penman-Monteith(PM) 기법으로 기준 증발산량을 산정하기 위해서는 최고·최저기온, 이슬점온도, 풍속, 일조시간 등의 기상자료가 필요하다. 이러한 자료는 전국 95개 ASOS 지점에만 얻을 수 있다. 계산된 95개 지점의 기준 증발산량은 티센망 등 방법으로 공간평균하여 활용한다. 95개 지점 자료만으로는 지역적 기상 특성을 반영하여 기준 증발산량을 산정하는데 한계가 있으며, 결국 강우-유출분석의 신뢰도 저하로 귀결된다. 본 연구는 기상청 ASOS 지점 외 AWS 590개 지점을 추가하여 기준 증발산량을 산정하여 공간적으로 상세화하였다. ASOS 지점들에 대해 PM 기법과 Hargreaves(HS) 기법으로 22년간의 일단위 기준 증발산량을 각각 계산하였다. 이들의 상관계수는 평균 0.85로 매우 높아, HS 기법으로 산정된 AWS 지점 결과의 추가사용이 적정하였다. 기온만을 사용하는 HS 기법, PM과 HS의 상관성 및 풍속을 반영한 2가지 보정 HS 기법으로 기준 증발산량을 계산하여 비교·분석하였다. 보정된 HS의 결과가 기존 HS 기법에 비해 오차가 적고, 자료의 편향성이 줄어드는 등 더 좋은 결과를 나타내었다. 따라서, 각종 수문분석에 보정 HS 기법을 AWS 지점에 확대·적용하고, ASOS 관측소의 PM 기법과 병행해 상세화하여 활용하면 수문분석의 신뢰성을 더욱 높일 수 있을 것이다.

• 신재생에너지
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• 제9권1호
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• pp.12-16
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• 2013

The nacelle anemometer mounted behind the blade roots of a wind turbine measures distorted wind speed comparable with free-stream wind because of the wake effects caused dependent upon the operation of the wind turbine and the rotation of its blades. The field campaign was carried out to measure free-stream wind speed at a height identical to the height of the nacelle anemometer by deploying a ground-based remote-sensing equipment, LIDAR. It is derived that a third-order polynomial equation for correcting wind speed measured by the nacelle anemometer to undistorted free-stream wind speed incident to a wind turbine. It is anticipated that the derived correction equation enables wind speed measured by the nacelle anemometer to be used as a precise input for a wind turbine performance test and for developing an active control logic.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.597-604
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• 2019

인공신경망은 뇌의 뉴런들에서 상호 작용과 경험을 통해 학습해 나가는 것을 모사해 만든 알고리즘으로, 데이터의 특성이 반영된 학습을 통하여 정확한 결과를 산출하는데 사용할 수 있는 방법이다. 본 연구에서 기상 역학 모델에서 예측된 풍속 값의 개선을 위하여 심층신경망을 이용한 모델을 제시하였다. 연구에서 제시한 심층신경망을 이용한 풍속 예측 개선 모델은 기상 역학 모델의 예측 값을 재 보정하는 모델을 구축하고 이에 대한 검증과 시험 과정 후 별도의 데이터를 통한 예측의 정확도를 높일 수 있는 것을 확인하였다. 풍속 예측의 개선을 위하여 예측 시간, 온도, 기압, 습도, 대기상태변수, 풍속 등과 같은 일반적 기상 현상 자료의 예측 값을 활용한 심층신경망을 구축하였고, 전체 데이터 중 일부 데이터는 모델의 적정성 확인용 데이터로 구분하여, 모델 구축 및 학습에 사용하지 않고 별도의 정확도를 확인하여 연구에서 제시한 방법의 적합성을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.238-249
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• 2019

기준증발산량은 기온, 풍속, 습도 등 기상요소를 바탕으로 추정하는 방법을 이용하고 있으며, Hargreaves 공식은 기온자료를 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 간단한 경험식이라 할 수 있다. 그러나 Hargreaves 공식은 풍속이 3 m s^-1 이상인 지역에서는 과소평가 되고, 상대습도가 높은 지역은 과대평가 되는 경향이 있다. 본 연구에서는 Hargreaves 공식을 우리나라에 적용하기 위해 보다 정확한 기준증발산량 추정이 가능하도록 계수 산정 연구를 수행하였다. 우리나라 종관기상관측지점(ASOS, Automated Synoptic Observing System)의 최근 11 년(2008-2018) 동안의 기상자료를 이용하여 Panman-Monteith 공식으로 기준증발산량을 추정하였고, 이 값을 기준으로 하여 각 지점별로 Hargreaves 공식의 계수를 보정하였다. 우리나라 82 개 지점에 대하여 지역별로 보정된 계수는 내륙지역이 50 개 지점이며, 0.00173~0.00232(평균0.00196)로 기본값인 0.0023 과 비슷하거나 낮게 산정되었다. 반면, 해안지역은 32 개 지점이며 지역별로 보정된 계수의 범위는 0.00185~0.00303(평균 0.00234)으로 동해안지역은 기본값과 비슷하거나 높게 산정된 반면, 서해안과 남해안지역은 지역별로 편차가 크게 나타났다. Hargreaves 공식의 계수를 보정하여 기준증발산량을 추정한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)는 계수 보정 전 0.634~1.394(평균 0.857)에서 계수 보정 후 0.466~1.328(평균 0.701)로 낮아지고, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 계수 보정 전 -0.159~0.837(평균 0.647)에서 계수 보정 후 -0.053~0.910(평균 0.755)로 높아짐에 따라 기준증발산량의 추정효율이 크게 향상되는 것으로 나타났다. 연구 결과, Hargreaves 공식을 그대로 이용할 경우 Penman-Monteith 공식에 비해 과대 또는 과소 산정될 수 있음을 확인하였으며, 계수를 보정하여 이용할 경우 정확도가 높은 기준증발산량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.